Python数据分析实战：从数据预处理到机器学习建模

# 1. Python数据分析概述

数据分析在当今数据驱动的世界中至关重要，Python因其丰富的库和易用性而成为数据分析的热门选择。本章将概述Python数据分析的基础知识，包括：

- **数据分析流程：**从数据获取到模型部署的端到端流程。
- **Python数据分析库：**NumPy、Pandas、Matplotlib等用于数据处理、可视化和建模的关键库。
- **Python数据分析优势：**灵活性、社区支持和广泛的应用。

# 2. 数据预处理实践

### 2.1 数据读取和探索

#### 2.1.1 数据源的获取和加载

数据预处理的第一步是获取和加载数据。数据源可以是各种格式，如 CSV、JSON、SQL 数据库或 API。Python 提供了多种库来方便地加载数据，例如 Pandas 和 NumPy。

import pandas as pd

# 从 CSV 文件加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 从 JSON 文件加载数据
df = pd.read_json('data.json')

# 从 SQL 数据库加载数据
import sqlalchemy

engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///data.sqlite')
df = pd.read_sql_table('table_name', engine)

# 从 API 加载数据
import requests

url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)

#### 2.1.2 数据类型的识别和转换

加载数据后，需要识别和转换数据类型以确保正确处理。Python 中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值和日期时间。

# 查看数据类型
df.dtypes

# 转换数据类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

### 2.2 数据清洗和转换

#### 2.2.1 缺失值处理

缺失值是数据预处理中常见的问题。处理缺失值的方法包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值较少且对分析影响不大，可以将其删除。
- **填充缺失值：**使用均值、中位数或众数等统计量填充缺失值。
- **插补缺失值：**使用插值方法，如线性插值或样条插值，估计缺失值。

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 填充缺失值
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)

# 插补缺失值
import numpy as np

df['column_name'] = np.interp(df['column_name'].isnull(), df['column_name'].notnull(), df['column_name'])

#### 2.2.2 数据标准化和归一化

数据标准化和归一化是将数据转换为统一范围的过程，以提高机器学习模型的性能。

- **标准化：**将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的分布。
- **归一化：**将数据转换为 0 到 1 之间的范围。

# 标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df['column_name'] = scaler.fit_transform(df['column_name'])

# 归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
df['column_name'] = scaler.fit_transform(df['column_name'])

# 3. 机器学习建模基础

### 3.1 监督学习算法

监督学习是一种机器学习算法，它使用标记数据进行训练，其中每个数据点都与一个已知的目标变量相关联。训练后的模型可以根据新数据预测目标变量。

#### 3.1.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续目标变量。它基于以下假设：目标变量与输入特征之间存在线性关系。

import numpy as np
import pandas